FFT （Fast Fourier Transform）是离散傅立叶变换的快速算法可以将一个信号从时域变换到频域。同时与之对应的是IFFT（Inverse Fast Fourier Transform）离散傅立叶反变换的快速算法为掌握FFT和IFFT在MATLAB中的应用，我们需要了解FFT的基夲原理

为离散的频域信号。这里我们假定采样频率为Fs${}_{}$

一般取大于信号长度的2的整数次方当N$$大于信号长度时，FFT将取零补齐采样频率Fs${\mathrm{}}_{}$等份，每个点的频率依次增加对于第n$\mathrm{<msub></msub>\; <msub></msub>\; <mrow></mrow>}$。因此其频率分辨率为Fs/N${}_{}$可见采样频率和采样点数决定频率分辨率。

点对称基于离散傅里叶变换的表达式，我们知道FFT得到的第一点频率为0即为直流分量，其幅值为实际直流分量的N$$后面的为复数其幅值为实际的N/2$$倍。因此为得到实际的幅值我们需要除以一定的系数。